constructos y variables del ambiente virtual de ... · en este sentido, las ciencias de la...

RED-Revista de Educación a Distancia. Núm. 49. Artic. 2. 30-Abr-2016 DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/49/2 http://www.um.es/ead/red/49/ramirez_carbajal.pdf

Constructos y variables del ambiente virtual de aprendizaje, desde

la perspectiva del modelo de ecuaciones estructurales

Constructs and Variables of the Virtual Learning Environment, from the

Perspective of Structural Equation Model

Alfredo Ángel Ramírez–Carbajal Universidad Autónoma del Estado de México. México.

[email protected]

Resumen

Este artículo presenta el diseño y los resultados de un proyecto de investigación. Se inicia

con la contextualización en el área educativa y enseguida se describe una aproximación a la

revisión de la literatura sobre el ambiente virtual de aprendizaje y el modelo de ecuaciones

estructurales. En la fundamentación, se explican las teorías de la acción razonada, la del

modelo de aceptación de la tecnología, la del modelo de éxito de los sistemas de

información y la del modelo de ecuaciones estructurales. Mediante el método, se logra

recopilar 1175 artículos de distintas revistas científicas. A partir de estos y con la aplicación

de una serie de criterios se identifica una muestra representativa de 421. Los resultados dan

cuenta de los constructos, las variables y el tipo de teorías aplicadas en los ambientes

virtuales investigados. Por último, la discusión y las conclusiones están referidas a las

asociaciones entre los elementos de los modelos publicados por sus autores.

Palabras clave

Artículo, educación a distancia, modelo, teoría, variable.

Abstract

This paper presents the design and results of a research project. It starts with the

contextualization in education and then an approach to the review of the literature on the

virtual learning environment and structural equation model is described. In the reasoning,

theories of reasoned action, the model of acceptance of the technology, the successful

model of information systems and structural equation model are explained. By the method

it is achieved collect 1175 items of various scientific journals. From these and the

implementation of a number of criteria a representative sample of 421. The results show

constructs, variables and type of theories applied in virtual environments investigated is

identified. Finally, the discussion and conclusions are referred to associations between the

elements of the models published by their authors.

Key words

Paper, distance education, model, theory, variable

1. Introducción

El incremento de las investigaciones de la educación a distancia (en forma cuantitativa y

cualitativa) ha dado lugar a diversas áreas de estudio, tales como: formación basada en

la tecnología de internet, aprendizaje distribuido, instrucción basada en la Web,

aprendizaje en línea, aprendizaje flexible, ambiente virtual de aprendizaje, por

RED-Revista de Educación a Distancia. 49(2) 30-Abr-2016 http://www.um.es/ead/red/49

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Constructos y variables del ambiente virtual de aprendizaje, desde la perspectiva del modelo de

ecuaciones estructurales. Alfredo Ángel Ramírez–Carbajal. Página 2 de 25

mencionar a las más relevantes (existiendo en ciertos casos, algunas controversias por

compartir determinadas características, entre estas). Con base a dichas áreas, se

seleccionó al ambiente virtual de aprendizaje para realizar la investigación,

considerando que el área elegida tiene como base común a las TIC. De igual forma, en

la revisión de la literatura educativa el concepto de aprendizaje virtual tiene sus

variantes, por un lado, las distintas opciones de poder usar una determinada tecnología,

como internet, intranet o extranet y por otro, la forma de implementar un sinnúmero de

aplicaciones de cómputo (entre otros). Por otra parte, Con el aumento de las

necesidades de tecnología de igual forma se incrementó la cantidad de fallas en la

adopción de un determinado sistema en las organizaciones, Chuttur (2009). La

afirmación anterior, refleja el estado actual en donde el estudio de los sistemas se ha

convertido en un área de interés para muchos investigadores. De acuerdo con lo

anterior, se han propuesto algunas teorías a lo largo de las últimas cuatro décadas para

explicar (o predecir) el uso de un sistema. Por estos motivos, el usuario y la

aceptación de la tecnología, ha sido un importante campo de estudio desde la

perspectiva de la teoría de sistemas. En consideración a los aspectos de pertinencia,

significación, factibilidad y viabilidad se establecen las bases para la definición del

problema, expresándolo en la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuáles son los

principales constructos y variables en el ambiente virtual de aprendizaje, desde la

perspectiva de la técnica de modelos de ecuaciones estructurales con la fin de localizar

su impacto en la producción científica?

De acuerdo a lo anterior, el planteamiento del problema se justifica primeramente por

identificar las teorías relacionadas con los modelos de ecuaciones estructurales. Respecto

a los beneficios de su consecución, se encuentran los de informar sobre un grupo de

constructos que intervienen en la enseñanza aprendizaje, para conocer la causalidad de sus

relaciones. La ventaja será la de poder generar una reflexión, al responder a las

necesidades de un modelo virtual. Los beneficiados, serán principalmente los alumnos y

docentes, en consideración a que pueden identificar la aplicación causal de los constructos

en modelos de educación a distancia. El objetivo que guio el trabajo, fue el de identificar

las principales publicaciones, así como los constructos en ellas incluidos para explicar el

vínculo entre lo virtual, el aprendizaje y su parte estructural.

Como se indicó, el interés se centra en explicar por qué ocurre la asociación y en qué

condiciones se manifiesta. Por otra parte, Bunge (2000) señala que toda explicación

racional de un hecho, es una secuencia hipotético-deductiva la cual contiene una

información y una generalización. En este sentido, la delimitación o alcance del

problema, tiene como referente a las teorías investigadas. Es decir, una directriz gestada

por el propio problema, con relación al objeto de estudio (Schmelkes, 2007). Por lo

anterior, se propuso la siguiente hipótesis: existen constructos que fundamentan el

ambiente virtual de aprendizaje, desde la perspectiva del procesamiento de información

y de la técnica del modelo de ecuaciones estructurales, de tal forma que existen

evidencias de publicaciones científicas que reportan su frecuente aplicación.


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Por lo que respecta a la revisión de la literatura, se presentan los resultados del análisis

de la producción científica de dos temáticas: artículos relacionados con el entorno

virtual de aprendizaje y artículos asociados con el modelo de ecuaciones estructurales

de los últimos años. Para tener una primera aproximación al estado de la investigación,

se ingresó a bases de datos para cuantificar la cantidad de registros correspondiente al

periodo 2000-2015, utilizando en tal propósito un grupo de palabras clave relacionadas

con el objeto de estudio. Durante el desarrollo de la actividad se logró identificar el

volumen de artículos y documentos en cada una de las citadas temáticas. Las bases de

datos consultadas fueron las siguientes: EBSCO, Web of Science, Proquest,

ScienceDirect, Redalyc, Springerlink y por ultimo Taylor y Francis.

Los datos resultantes de la exploración (véase tabla 1) con base a las palabras clave,

tomadas como criterio exhaustivo de selección, se presentan en las siguientes

respectivas columnas: 1 = e-learning, 2 = Structural equation model, 3 = Educación a

distancia, 4 = Modelo de ecuaciones estructurales, 5 = Entorno virtual aprendizaje y 6 =

Ambiente virtual de aprendizaje. En todos los casos la búsqueda fue con las mismas

palabras clave.

Nombre 1 2 3 4 5 6

EBSCO 17841 5996 1545 381 37 25

Web of Science 3291 2753 65 8 1 11

Proquest 18462 420134 1811 630 1034 1213

ScienceDirect 943937 466007 2418 426 306 162

Springerlink 22286 310068 1712 17 16 18

Taylor & Francis 319947 108461 566 94 50 14

Redalyc 2599 228739 381291 236162 114667 181714

Tabla 1. Bases de datos.

Fuente: elaboración propia, con base en los datos obtenidos (corresponden a la consulta

realizada el 30 de junio de 2015) en los sitios Web de las respectivas bases de datos.

Como resultado del trabajo de exploración anterior, se observa la producción científica

en dos ejes temáticos: ambiente virtual de aprendizaje y modelo de ecuaciones

estructurales.

Contextualización del ámbito educativo. En esta sección se describen los principales

conceptos, teorías y paradigmas. De acuerdo con Hernández (2004) educar es un

fenómeno sociocultural muy complejo y para su completo estudio y análisis, son


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necesarias la participación y la colaboración de múltiples disciplinas, que expliquen sus

distintas dimensiones y contextos. En este sentido, las ciencias de la educación

comprenden todas las disciplinas interesadas en el estudio científico, de los distintos

aspectos de la educación, en sociedades y culturas determinadas. Las ciencias de la

educación, según Mialaret en Hernández (2004) pueden clasificarse en tres grupos:

a. Las referidas al estudio de las condiciones generales o locales de la educación.

b. Las concernientes a estudiar las situaciones y hechos educativos.

c. Las dirigidas al estudio de la evolución o de la reflexión sobre la educación o al

desarrollo.

Es difícil establecerle límites exclusivos de acuerdo con la clasificación y por supuesto

en ocasiones son rebasados estos.

Por otra parte Salinas Ibáñez citado por Martínez y Prendes (2007) conceptualiza a la

educación a distancia, como aquellas situaciones de aprendizaje en donde normalmente

el maestro y el alumno no se encuentran físicamente presentes allí donde la educación

tiene lugar y como consecuencia directa de la separación, el aprendizaje a distancia se

basa en el uso de diferentes medios técnicos o físicos como elementos portadores de la

información y la comunicación, convirtiéndose en la principal característica de los

sistemas de educación a distancia o también llamado virtual.

Cabe destacar la existencia de distintos enfoques o corrientes de pensamiento, los cuales

pueden ayudar a abordar el tema de educación a distancia. Keegan (1986) en Martínez y

Prendes (2007) mencionan la teoría de la autonomía y la independencia o la teoría de

la industrialización de la enseñanza (centrada en las funciones de la institución como

productora de materiales de aprendizaje), teoría de la interacción y la comunicación

(centradas en la función de las instituciones) para posibilitar a los estudiantes

experiencias de aprendizaje con base a la comunicación (cuando los materiales ya han

sido creados y distribuidos). En este mismo sentido, la teoría del procesamiento de la

información, considera que la actividad principal para alcanzar la toma de consciencia

es la auto-monitorización, donde el sujeto realiza ajustes de sus acciones para alcanzar

las metas que se proponen (Panadero y Alonso-Tapia, 2014).

Por otra parte, los paradigmas en educación han existido desde los albores de la

Psicología de la Educación y con un claro interés por la problemática educativa. De

manera puntual se relaciona a los siguientes: El paradigma conductista, reconociéndose

el trabajo de Skinner y sus seguidores. El paradigma de orientación cognitiva,

destacándose los trabajos de Ausbel, Bruner y Wittrock. El paradigma humanista, tiene

entre sus representantes a Maslow y Rogers. El Paradigma Psicogenético Piagetano,

propuesto por Piaget y sus seguidores. El paradigma Sociocultural, impulsado por Cole,

Wertsch y Rogoff (Hernández, 2004). Estos paradigmas se han aplicado al contexto

educativo y con ello, se ha dado un impulso decisivo al desarrollo de la psicología de la

educación, pues ha posibilitado el surgimiento de aportaciones teóricas e instrumentos


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metodológicos y tecnológicos; beneficiando de esto en forma particular: los materiales

didácticos. De acuerdo a las teorías enunciadas anteriormente, sus fortalezas y críticas

en ellas han existido (véase tabla 2) desde hace años, por lo que en forma breve se

presenta una relación de algunas de ellas.

Teoría Fortalezas Criticas

Operante Retraso de la gratificación Origen del auto-refuerzo

Fenomenológica Papel de la auto-identidades Definición, evaluación y

validación de las auto -

identidades

Procesamiento de

la información

Memorización a través de ciclos

de retroalimentación

Ciclos de retroalimentación

negativos vs. Positivos

Socio cognitiva Metas cognitivas y expectativas.

Modelado social

Auto-eficacia: redundante o de

alcance limitado

Volicional Persistencia y atención Delimitación de la volición y la

motivación

Vygotskiana Auto-verbalizaciones y el

desarrollo del dialogo social

Auto verbalizaciones vs. Co-

constructivismos social como

métodos de enseñanza de la

auto regulación

Constructivista Teorías personales y estrategias Papel de la disonancia

cognitiva vs. Contexto situado

Tabla 2. Fortalezas y críticas de las teorías del aprendizaje.

Fuente: Panadero y Alonso-Tapia (2014).

De acuerdo con Garrison y Shale en Basabe (2007) la educación a distancia es la

comunicación educativa entre maestro y los estudiantes, ocurriendo esta de manera

síncrona o asíncrona. Para lo cual, es necesario su implementación por medio de un

determinado modelo.

Además, en la presente década se considera a la educación a distancia, como el

resultado de factores determinantes, entre los cuales se encuentran: la renovación

permanente de los conocimientos y técnicas, el impacto político-social de la extensión

educativa, el fenómeno pedagógico del perfeccionamiento de la enseñanza, los avances

de las tecnologías de la información y las comunicaciones y la atención a la demanda de

población trabajadora. Por consiguiente, los mundos virtuales, las realidades artificiales


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y los ciberespacios suponen una revolución en la educación.En esta sección se

describieron elementos teóricos – conceptuales afín de contextualizar la investigación.

En la siguiente, se presenta la primera de cuatro teorías que fundamentan el presente

documento.

Teoría de la acción razonada. La teoría de la acción razonada (TRA, Theory of

Reasoned Action), fue propuesta por Fishbein y Ajzen (1975) y es publicada como

resultado de su trabajo en el área de la psicología (véase figura 1). Es el antecedente de

otra teoría, denominada modelo de aceptación de la tecnología y dada a conocer en

1985. Según sus autores, la TRA postula las relaciones entre actitudes, convicciones,

presión social, intenciones y conducta. Es decir, la conducta del sujeto está

condicionada por su intención.

Figura 1. Teoría de la acción razonada. (Fishbein y Ajzen, 1975).

Esta teoría se sustenta en la comprensión de la conducta del sujeto, por consiguiente se

requiere conocer cuál es su intención (respecto a si desea o no hacer alguna acción en

particular) entendiéndose a las intenciones como un balance entre dos circunstancias: la

actitud (relacionada con lo que se cree se debe hacer) y la presión del grupo (es la

percepción del sujeto respecto a cómo los otros piensan se debe hacer).

En otras palabras, la teoría de la acción razonada establece la intención de realizar o no

realizar una acción y se manifiesta con una conducta. De acuerdo con lo anterior, la

intención de la conducta de una persona está determinada por alguno o algunos de los

siguientes aspectos:

a. Percepción de autoeficacia para la implementación de dicha conducta.

b. Los efectos derivados de su conducta, así como la posibilidad de las mismas.

c. La relevancia de esos efectos en la persona. d. El comportamiento esperado del sujeto —según su percepción— las

personas significativas de su entorno.

e. La importancia que el sujeto da a la opinión de otras personas.

f. Valoración de las oportunidades y facilidades externas para la manifestación

de la conducta.

Teoría del modelo de aceptación de la tecnología. La teoría del modelo de

aceptación de tecnología fue propuesta por Fred Davis, también conocida como

TAM (Technology Acceptance Model), ha captado la atención en la comunidad de


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Sistemas de Información (SI) y se desarrolló específicamente para explicar la

aceptación del usuario, respecto de la tecnología informática (véase figura 2) siendo

esencial su comprensión para estudios relacionados con la aceptación de la

tecnología. La argumentación esencial propuesta por Davis (1985) está referida al Uso

del sistema como una respuesta para ser explicada o predicha por la motivación del

usuario, a su vez, está directamente influenciado por un estímulo externo, el cual se

encuentra vinculado a las características del sistema y sus propias capacidades. Al

momento de darse a conocer, fue definida como el estado psicológico de un individuo

con respecto a la utilización voluntaria o involuntaria de una tecnología en particular.

TAM propone que los elementos: utilidad percibida, facilidad de uso y percepción de la

tecnología sean variables de predicción de la actitud del usuario hacia el uso de la

tecnología, así como de la posterior intención de comportamiento. Esto daría como

resultado un determinado uso real. Tiene por finalidad explicar las causas de aceptación

de la tecnología por los usuarios y plantea que las percepciones de un individuo;

respecto de la utilidad y la facilidad de uso de un sistema de información, son

concluyentes para valorar su intención al usar un sistema. Por consecuencia, su

propósito primario es el de indagar el impacto de las variables externas en dos aspectos:

la utilidad percibida y la facilidad de uso percibida, para predecir el uso de las

Tecnologías de la Información y la Comunicación.

Figura 2. Modelo de aceptación de la tecnología (Davis, 1985: 24).

La TAM se ha aplicado en numerosos estudios de la tecnología de la información, como

procesadores de texto, aplicaciones de hoja de cálculo, correo electrónico, navegadores

web, sitios web, etcétera. Por último, se ha demostrado que es un modelo de

investigación apropiado para analizar el uso de las tecnologías, ya sea como parte

principal en la educación a distancia o como complemento al proceso tradicional de

aprendizaje.

Teoría del modelo de éxito de los sistemas de información. La teoría del modelo de

éxito de los sistemas de información (ISSM, por sus siglas en el idioma ingles), fue

propuesto inicialmente por DeLone y McLean en el año de 1992, en su artículo

publicado Information system Success: the quest for the dependent variable. DeLone y

McLean (1992) señalan la importancia de realizar la medición del éxito en los SI o su

eficacia para comprender y valorar su calidad, respecto a las acciones relacionadas con

su administración e inversiones en los SI (véase figura 3). Como parte del trabajo

Uso actual del

sistema

Utilidad percibida

(U)

Variables externas Actitud hacia el

uso (A)

Conducta respecto a

la intención de uso

(BI)

Percepción de la

facilidad de uso (E)


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exploratorio, se logró identificar que desde la publicación por primera vez en su

artículo, cerca de trescientos artículos en revistas especializadas se han referido al uso

del modelo de éxito. La gran popularidad de este modelo es una fuerte evidencia para

continuar su aplicación. Diez años más tarde (DeLone y McLean, 2003) revisan por

primera vez su modelo y publican un artículo en donde, partiendo de los elementos

estrechamente vinculados a la evaluación del éxito de un sistema de información y para

atender las opiniones y críticas de académicos y profesionales. El objetivo principal de

este modelo es identificar los elementos que contribuyen al éxito de los sistemas de

información.

Figura 3. Modelo de éxito de los sistemas de información (DeLone y McLean, 2003:

87.).

Los autores, proponen el tipo de influencia de la calidad de la información y la calidad

del sistema, en el uso y en la satisfacción del usuario. El uso y la satisfacción del

usuario a su vez afectan al impacto individual, y éste influye en el impacto

organizacional. El modelo se construyó sobre la base de la naturaleza lineal del proceso

y los autores especifican, que cuando se utilice el modelo, el objetivo debería ser el

análisis de las seis dimensiones en forma interrelacionada, donde se observa la

dependencia de unas, respecto de otras, en lugar de preocuparse por las relaciones

causales entre ellas. Conforme pasa el tiempo, estos dos autores realizan adecuaciones y

aproximadamente una década después dan a conocer la segunda revisión (véase figura

4), del modelo de éxito de los sistemas de información.

Uso

Satisfacción del

usuario

Impacto

individual

Impacto

organizacional

Calidad de la

información

Calidad del

sistema


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Figura 4. Modelo de éxito de los sistemas de información. Segunda revisión (DeLone y

McLean, 2003: 9).

En el modelo renovado no se consideran separadamente los impactos individual y

organizacional, y otros nuevos tipos de impacto (Seddon, 1997) donde el uso de un

sistema de información es referida a una forma de comportamiento, más que una

medida de éxito, y propone sustituir en el modelo la variable uso, por la de utilidad

percibida y se le considera como una medida general de la percepción de los beneficios

netos del uso de un sistema de información. Respecto al impacto en el grupo de trabajo

o el impacto en el consumidor, se utiliza el término beneficios netos para representar a

todas las medidas de resultados posibles, con objeto de simplificar el modelo.

Además, se admite en el modelo original a la variable Uso, sin tener en cuenta la

complejidad real, ni las dificultades en la interpretación (obligatorio o voluntario,

informado o mal informado, eficaz o ineficaz).

Aunque en la segunda versión del modelo del éxito de los sistemas de información

continúan relacionando sus componentes en un sentido lineal, se incluyen expresamente

relaciones de retroalimentación sin especificar el signo de las relaciones. Continuando

con Seddon, P. (1997) la causalidad se expresa en la relación, como la que existe entre

el uso y la satisfacción del usuario. El término uso, debe preceder a la satisfacción del

usuario en un sentido de proceso lineal, pero una experiencia positiva con el mismo,

dará lugar a una mayor satisfacción de quien lo usa en un sentido causal.

Esto lo podemos ver cuando los autores, refiriéndose a su segunda versión, comentan

respecto a la “inclusión de flechas” para mostrar las relaciones propuestas entre las

dimensiones del éxito en un sentido lineal de un proceso, pero no se muestra el signo

positivo o negativo de las relaciones en un sentido causal. La propiedad de la relación

de causalidad debe ser supuesta en el contexto de cada caso particular (Hoyle, 2012).

Una disminución de la calidad se traduce en una disminución del Uso y de la

Satisfacción del usuario, lo que implica una disminución de los Beneficios netos (véase

figura 5). Es decir, una disminución de la calidad ocasiona, una disminución del

beneficio.

Calidad de la

información

Intención de uso y

uso

Calidad del

sistema

Beneficios

netos

Calidad del

servicio

Satisfacción del

usuario


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Figura 5. Diagrama causal. (Morlán, 2010: 141).

Los flujos se muestran en primer lugar en el lado superior derecho: entre los Beneficios

netos y la Intención de uso / Uso (representado como +A). En segundo lugar: entre

Beneficios netos y la Satisfacción del usuario, (representado como +B). Por último,

entre la Intención de uso / Uso con el de la Satisfacción del usuario (representado como

+C). Los flujos circulares de +A y +B muestran como una vez que el usuario

experimenta los beneficios netos del sistema, estará frecuentemente más dispuesto a

utilizar el sistema, y también se mostrará más satisfecho con el uso del sistema.

El flujo circular de +C, puede parecer reiterativo, especialmente con la relación positiva

entre el Uso y la Satisfacción del usuario. La relación ya existía en el modelo original y

la explicación se encuentra en la variable experiencia. El usuario cuando adquiere

experiencia por la utilización del sistema, simultáneamente amplía las posibilidades de

uso del mismo. A su vez incrementa la Satisfacción del usuario. Por último, en el

siguiente apartado se describe (por su enfoque estadístico), la teoría de los modelos de

ecuaciones estructurales.

Teoría del modelo de ecuaciones estructurales. Aquí, se describe las características

elementales de la teoría de modelo de ecuaciones estructurales (SEM, Structural

Equation Model) la cual se puede utilizar en cálculos con más de dos variables

(Coenders, Batista y Saris, 2005).

De acuerdo con Kaplan (2009) sus aspectos técnicos comienzan —sin conocerse con

este nombre al inicio— a ser planteados a partir de 1918. En 1934, Wright, publica el

trabajo modelo de trayectoria (path analysis) sobre las relaciones de tamaño en

mediciones óseas. En dicho trabajo, Wright señalaba “éste no era un método para

descubrir causas, sino más bien era un método aplicado a modelos causales ya

formulados con base a un conocimiento y consideración teórica”. La técnica permitía

descomponer la varianza y covarianza de las variables involucradas, en función de los

parámetros de un sistema de ecuaciones simultáneas y tenía como objetivo analizar el

efecto directo e indirecto entre estas variables.

Calidad del

sistema

Intención de uso /

uso

+A

Calidad de la

información +C

Beneficios

netos

Calidad del

servicio Satisfacción del

usuario

+B


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Es decir, se trabaja a partir de constructos (Brown, 20006) para más adelante evaluar la

calidad de dicha medición por medio de la correlación (Hoyle, 2012). La teoría tiene

fundamentos estadísticos. Con frecuencia se recurre a un modelo, para describir la

relación entre una variable dependiente (Y) y una variable independiente (X) que se

estima pudiera tener efectos en Y.

Obsérvese como entre las variables independientes puede existir la influencia recíproca

entre ellas mismas (véase figura 6), haciéndose más complejo el modelo y por

consecuencia se necesitaría más de una ecuación para describir toda la estructura. De

acuerdo a lo anterior y con los datos, se estiman los parámetros del modelo, se verifica

su validez y precisión para que, en suma se rechace o no se rechace la relación

propuesta.

De esta forma, uno de los aspectos fundamentales a investigar en estos trabajos, son las

posibles asociaciones entre variables observables (directamente detectadas o medibles)

o entre variables observables y variables latentes (un conjunto de variables relacionadas

lógicamente por una teoría) con el fin de identificar relaciones de causalidad (Batista y

Coenders, 2000; Hoyle, 2012). Por consecuencia, esto conduce a una tarea cuidadosa en

el sentido de establecer con claridad la relación entre las distintas variables del modelo.

Figura 6. Diagrama básico (Silva y Schiattino, 2008: 106).

En el ámbito estadístico, la causalidad puede plantear relaciones entre variables de

interés y dotarlas de direcciones lógicas, para evaluar la fuerza de tales asociaciones.

Esto es conocido como análisis de trayectoria o por sus siglas en inglés como path

analysis (Batista y Coenders, 2000).

Por su parte, Silva y Schiattino (2008) señalan que combinando algunas técnicas

estadísticas, tales como: los sistemas de ecuaciones lineales, el análisis de trayectorias o

análisis factorial exploratorio y confirmatorio, es posible describir gráfica y

analíticamente las relaciones existentes entre las variables observables y las no

observables (tomando en cuenta la dirección de cada una de tales relaciones). A partir

de una determinada muestra, se pueden estimar tales relaciones y juzgar su importancia,

simplificando paulatinamente los diagramas iniciales hasta obtener un modelo apegado

a la realidad. Para tal fin, existe en la actualidad software como LISREL, AMOS o PLS

los cuales se usan en apoyo del trabajo estadístico.

X1

X2 Y

X3


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Por su parte, Kaplan (2009) define a este tipo de modelado, como una metodología que

busca representar hipótesis sobre datos estadísticos, derivados de mediciones empíricas

en términos de un menor número de parámetros estructurales, definidos por un modelo

subyacente de constructos.

De acuerdo con Ruiz, Pardo y San Martin (2010) los modelos estructurales son una

familia de modelos estadísticos multivariantes y sus fundamentos teóricos estiman el

efecto y las relaciones entre un grupo de variables.

Para tal fin, en el desarrollo de estos modelos, se incorporan variables latentes (es el

conjunto de variables observables) y variables observables (también conocidas como

medidas), cuyos datos—mediciones— provienen directamente del objeto observado.

Como se observó en las secciones precedentes, se hace patente el desarrollo de la

fundamentación teórica y de su impacto en los ámbitos de la Educación, Medicina,

Sociología, Psicología y otros. De acuerdo al trabajo exploratorio inicial y a la revisión

de la literatura se logró identificar las siguientes aplicaciones: en la educación se

realizan estudios sobre motivación, educación a distancia o desempeño académico del

estudiante, por mencionar algunos y su uso se encuentra documentado en una gran

cantidad de artículos registrados en revistas científicas.

2. Métodos y materiales

En este apartado se describe el procedimiento de la investigación y el cual consta de tres

etapas. En la primera se aplica una serie de criterios (más adelante descritos) para

obtener la población y posteriormente derivar en una muestra de artículos. En la

segunda, se identifican los constructos de esta. En la tercera, se obtiene un grupo de

variables. El método fue dirigido hacia la investigación documental.

Con base a la fundamentación teórico-conceptual descrita con anterioridad, se

realizaron actividades para aproximarse a la frontera del conocimiento.

A partir de un conjunto de aproximadamente 1175 artículos relacionados con el objeto

de estudio, se logró reducir la selección previa por medio de los criterios de: fecha de

publicación, temática, instrumento, ambiente virtual de aprendizaje, tipo de modelo y

técnica estadística.

Con estas acciones se conforma la muestra de 421 artículos publicados en revistas

arbitradas e indexadas, con la finalidad de identificar las investigaciones publicadas en

revistas que cumplieran con dichos criterios.

De acuerdo a la anterior descripción de la secuencia de etapas, se obtuvieron con todas

ellas la muestra representativa. En el siguiente apartado, se presentan los resultados.

3. Resultados

En este apartado se explican los resultados. En primer lugar se presenta la

correspondencia entre la fundamentación teórica y un grupo de artículos (véase tabla 3)


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los cuales fueron seleccionados de la muestra con determinados criterios.

Para tal efecto, realiza una exhaustiva selección de trabajos de investigación para

identificar las relaciones entre los autores y las teorías citadas, así como del tipo de

recolección de datos, técnica de análisis y tipo de sistema en sus investigaciones. En la

siguiente tabla, se identifican las columnas de la siguiente forma:

1 = teoría ISSM, 2 = teoría TAM y 3 = otra teoría, 4 = software usado en la

investigación (Amos / Lisrel / PLS), 5 = tipo de recolección de datos (encuesta / en línea

/ telefónica / entrevista / con aplicación / prototipo), 6 = técnica de análisis (análisis de

regresión múltiple) y 7 = otra técnica (ANOVA, análisis factorial, experimento fuera de

línea, y experimento Online) véase tabla 3.

Autores 1 2 3 4 5 6 7 Tipo de sistema.

Shu-Sheng, L. et al.

(2003) • • • •

De calidad

Chao-Min, Ch. et al.

(2005) • • •

La percepción de facilidad de uso y la

calidad percibida

Shu-Sheng, L. et al.

(2006) • • • •

De calidad

Roca, J. et al. (2006) • • • • • De calidad y calidad de la información

Ya-Ching, L. (2006) • • •

Percepción de la calidad del contenido y

atributos del curso

Holsapple, C. y A.

Lee-Post (2006) • •

Porcentaje de distribución. Sistema: de

calidad y calidad de la información

Hsiu-Fen, L. (2007) • • • De calidad y calidad de la información

Yeung, P. y E.

Jordan, (2007) • • • • •

De calidad y calidad de la información

Poelmans, S. (2008) • • • • De calidad y calidad de la información

Su-Chao, Ch. y T.

Feng-Cheng (2008) • • • •

Percepción de la calidad del sistema

Mueller, D. y V.

Zimmermann • •

Conceptual. Sistema: de calidad y calidad

de la información


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_____________________________________________________________________________________




(2009)

Yi-Shun, W. et al.

(2007) • • • •

De calidad y calidad de la información

Tobing, V. et al.

(2008) • •

Adaptabilidad del sistema

Arbaugh, J. (2000)

• •

Offline. Análisis de regresión. Percepción

de la iteración del curso, flexibilidad

percibida (tiempo, localización, métodos).

Hong, W. et al.

(2002) • • •

Diseño de pantalla, relevancia,

terminología

Yi-Shun, W. (2003) • • •

Interface de aprendizaje, comunidad de

aprendizaje, contenido personalizado.

Su-Houn, L. et al.

(2005) • • • •

Material de educación a distancia, tipos de

presentación, (texto- audio, Audio-video,

texto-audio-video).

Goon, L. et al.

(2005) • • •

Diseño de video, navegación,

terminología

Pituch, K. y L. Yao-

Kuei (2006) • • •

Funcionalidad del sistema, interactividad

del sistema, respuesta del sistema

Fong-Ling, F. et al.

(2007) • • • •

Funcionalidad del sistema, interface de

diseño

Pei-Chen, S. et al.

(2008) • • •

Flexibilidad del curso (tiempo,

localización, método) calidad de la

tecnología, calidad del curso

Martínez-Torres,

M. et al. (2008) • • •

Accesibilidad, comunicación,

retroalimentación, interactividad y

control, desempeño, adaptación del

usuario, usuario, herramientas, formato

Sahin, I. y M.

Shelley (2008) • • •

Flexibilidad


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________________




Nov, O. y C. Ye

(2008) • • •

Diseño de pantalla, relevancia

Arbaugh, J. (2002)

• • •

Flexibilidad del curso (tiempo,

localización, método). Flexibilidad del

programa (tiempo, localización, método)

Cho, V. et al. (2009) • • • •

Percepción de intención de uso,

percepción del diseño

Johnson, R. et al.

(2009) • • •

Media síncrono

Thong, J. et al.

(2002) • • •

Diseño de la navegación en pantalla,

relevancia terminología

Jen-Her, W. et al.

(2008) • • •

Funcionalidad del sistema y

características de contenido

Tabla 3. Aplicaciones de las teorías ISSM y TAM.

Fuente: Tabla adaptada del artículo Design characteristics of virtual learning

environments: an expert study (Mueller y Strohmeier, 2011: 2509).

En seguida se presentan los constructos empleados en los citados trabajos.

Consecuentemente se seleccionan y ordenan. Mismos que son representados en las

columnas: 1 = Percepción, 2 = Autoeficacia, 3 = Instructor, 4 = Tecnología, 5 = Actitud,

6 = Calidad, 7 = Curso y 8 = SEM. Este conjunto de acciones tiene la finalidad de

identificar los constructos contenidos en ellos (véase tabla 4).

La rigurosa selección, reporta únicamente documentos que contienen el mayor número

de constructos y que corresponden a investigaciones relacionadas con el ambiente

virtual de aprendizaje.

Se hace notar, que sus autores se ocuparon en relacionar la mayor cantidad de

constructos en sus investigaciones.

Autor 1 2 3 4 5 6 7 8 total

Martins L. y W. Kellermanns (2004) • • • • • 5

Su-Chao, Ch. y T. Feng-Cheng (2008) • • • • • 5


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________________



Autor 1 2 3 4 5 6 7 8 total

Picciano, A. (2002) • • • 3

Selim, H. (2007) • • • • 4

Abdalla, I. (2007) • • • • 4

Martínez-Torres, M. et al. (2008) • • • • • • 6

Fernández, R. (2009) • • • 3

Pei-Chen, S. et al. (2008) • • • • • • 6

Wen-Shan, L. y W. Chun-Hsien, (2011) • • • • • 5

Jung-Wan L. (2010) • • • • • 5

Po-An, H. y V. Cho (2011) • • • • 4

Joo, Lim y Kim. (2012) • • • • • • • 7

Sahin, I. y M. Shelley (2008) • • • 3

Tabla 4. Constructos contenidos por artículo

Fuente: elaboración propia, con base a la muestra.

Posteriormente, con la muestra seleccionada y de acuerdo a los constructos, se

identificaron las siguientes variables (véase tabla 5), las cuales se describen a

continuación:

Nombre Concepto Atributos

Actividad frente

a computadora

Realización de actividades

académicas en la computadora.

Trabajo con computadoras

Ansiedad frente a la

computadora

Asesor-tutor Sujeto que enseña. Retroalimentación

Asesor-tutor

Curso Unidad de aprendizaje. Comunicación

Sesiones

Disposición Preparación o modo mostrado ante

el trabajo académico.

Motivación

Intención de utilizar

Actitud

Efectividad Cantidad de resultados finales, como

producto del trabajo académico.

Eficacia

Adaptación del usuario


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________________



Nombre Concepto Atributos

Utilización

Ambiente virtual Espacio tecnológico donde se realiza

la actividad académica.

Accesibilidad

Interactividad

Estudio Conjunto de actividades académicas

del alumno, para el aprendizaje de la

unidad de estudio.

Hábitos de estudio

Horario de estudio

Material

didáctico

Conjunto de documentos en

diferentes formatos y estilos usados

en la unidad de aprendizaje.

Formato y Actividades

Ejemplos

Materiales didácticos

Percepción Advertir por medio de los sentidos. Uso percibido

Utilidad percibida

Satisfacción percibida

Sistema Elementos interrelacionados de tipo

académico, que tienen como fin la

enseñanza aprendizaje.

Confiabilidad

Calidad

Sistema de aprendizaje

Tecnología Conjunto de recursos de tipo

software y hardware que apoyan la

actividad académica.

Difusión

Tecnología

Tabla 5. Variables.

Fuente: elaboración propia, con datos de la muestra.

Posteriormente, Se logró identificar las asociaciones entre variables (véase tabla 6) que

con mayor frecuencia se emplean en los modelos publicados en los artículos anteriores.

Material didáctico / curso

Hábitos de estudio / curso

Sistema / ambiente virtual


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________________



Actividad frente a la computadora / ambiente virtual.

Curso/instructor-asesor.

Ambiente virtual / instructor-asesor.

Tabla 6. Asociaciones entre constructos

Fuente: elaboración propia, con datos de la muestra.

4. Discusión de resultados.

Desde la perspectiva de los modelos de ecuaciones estructurales, estas variables han

sido incluidas en distintas investigaciones, como a continuación se explican:

Material didáctico / curso. De acuerdo con Parcerisa (2007) señala que los materiales

didácticos son aquellos artefactos que utilizando diferentes formas de representación

simbólica u objetos, ayudan a la construcción de conocimientos específicos, dentro de

una estrategia de enseñanza más amplia.

Por otra parte Basabe (2007) argumenta que en general, es aceptado que los materiales

didácticos cumplan tres funciones básicas: motivadora, portadora de contenidos y

estructurante.

Si estos logran aumentar en el alumno el interés por la temática del curso, si presentan

la información como una provocación para la reflexión, si es un apoyo para estructurar el contenido y si facilita relacionarlo con sus conocimientos previos, habrán cumplido

su cometido dentro del sistema a distancia. Por otra parte, habrán permitido al

estudiante construir el conocimiento con un mayor grado de autonomía.

Hábitos de estudio / curso. Con base a esta asociación, Martínez-Otero y Torres (2005)

consideran que los elementos que condicionan el rendimiento académico en los distintos

niveles de enseñanza son numerosos y constituyen una intrincada red, en la que resulta

complejo ponderar la influencia específica de cada uno, dando lugar a que se ha

generalizado la idea de que los hábitos de estudio influyen considerablemente en los

resultados escolares.

También aclaran que no se deben confundir los hábitos (prácticas constantes de las

mismas actividades), con las técnicas (procedimientos o recursos). Unos y otras,

empero, coadyuvan en el estudio. Además, revela por una parte, que el hábito de

estudiar es necesario, si se quiere progresar en el aprendizaje.

Sistema / ambiente virtual. Estos elementos al interrelacionarse, constituyen el

escenario donde se desarrollan condiciones favorables de aprendizaje, considerándose,

entre otras: las condiciones necesarias para la implementación del currículo, las

relaciones entre instructor-asesor y estudiantes, la organización y disposición temática,

las pautas de comportamiento que en ella se desarrollan, el tipo de relaciones que

mantienen las personas con los objetos y entre ellas mismas, los roles que se establecen


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________________



y en general las actividades académicas. Estos elementos se relacionan como un entorno

sistémico en donde se localizan los materiales didácticos.

Actividad frente a la computadora / ambiente virtual. En este sentido, Stahl,

Koschmann, y Suthers (2006) en su obra menciona que el aprendizaje se lleva a cabo en

espacios donde haya una alta interacción entre los estudiantes, de tal forma que el

aprendizaje, se da a través de la formulación de preguntas, del planteamiento de

actividades conjuntas, de enseñar a los demás y de observar como los demás estudiantes

aprenden.

Por consiguiente, lograr estimular a los estudiantes para que interactúen de forma

efectiva no es algo fácil de lograr, se requiere de una planeación detallada dónde se

integre pedagogía y tecnología.

Curso/instructor-asesor. Cabe aclarar que los autores citados en este apartado, les

llaman indistintamente mediador, docente, profesor o maestro. En este sentido y al

referirse sobre los componentes del sistema de educación a distancia, Basabe (2007)

señala que muchos maestros que han desarrollado su actividad docente en la modalidad

presencial, consideran que las características de la modalidad a distancia, no debieran

ser muy distintas e intentan trasladar sus prácticas y esquemas de una a otra.

En relación con las funciones de los docentes o sus roles en los entornos tecnológicos,

García Valcárcel (2003) citado por Basabe (2007) opina que se puede decir que el

profesor tiene un papel mediador y facilitador del proceso cognitivo-social. Identifica

como funciones del profesor las siguientes: planificación de actividades, selección de

contenidos, establecer niveles de aprendizaje, transmitir información, motivar

actividades, elaborar contenidos y materiales, orientar, centrarse en el aprendizaje y por

último evaluar. De ahí que también se le llame instructor-asesor.

Ambiente virtual / instructor-asesor. En relación a las actividades del tutor, se considera

que es un formador y educador que se centra fundamentalmente, en la instrucción de los

alumnos y asume funciones de organización de actividades académicas y de motivación,

propicia un clima cordial de aprendizaje y es facilitador educativo.

Es decir, favorece las experiencias para el auto-aprendizaje y la construcción del

conocimiento. Las actividades se organizan generalmente entre el instructor-asesor y

alumno, así como las relaciones intergrupales, preparación y control de la información,

gestión del conocimiento y evaluación.

5. Conclusiones

En la sección anterior, se discutieron los resultados de la investigación, en la misma se

identificaron a los autores, constructos o variables y la aplicación de algunas de las

teorías enunciadas previamente. En seguida se presentan las conclusiones.

De acuerdo a la discusión anterior, en la investigación se desarrolló un modelo con base

a una serie de factores asociados al ambiente virtual de aprendizaje para analizar las

percepciones de los alumnos respecto al aprendizaje en ambientes virtuales. En

consideración al uso de los programas de educación a distancia y a través de esta


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_____________________________________________________________________________________



investigación, se aportan los resultados de un modelo estructural para que se fortalezca

y se contribuya en el uso de esta alternativa educativa.

Los resultados indicaron que los fundamentos se cumplen y a su vez permitieron

construir las relaciones entre las variables del modelo. También se encontró que la

efectividad depende de una combinación de estrategias de enseñanza que incorporan los

modos tecnológicos más interactivos de instrucción.

Se propone que con estos hallazgos se pueda continuar investigaciones documentales,

puesto que sustentan el futuro desarrollo de los contenidos de cursos en línea, de tal

forma que los instructores-asesores universitarios asuman un compromiso con la

tecnología.

Por lo tanto, este último apartado presenta las conclusiones de la investigación. Para tal

efecto se precisan los siguientes aspectos:

a. El trabajo que aquí se reporta, implico investigar cuatro teorías mediante la

consulta de una muestra de artículos científicos para explicar la asociación de

sus principales constructos y variables.

b. Al igual que Byrne (2010) se es coincidente en la fortaleza de la teoría

estructural. En este sentido, la ventaja de la teoría representada en forma causal

en el proceso, permite generar observaciones de múltiples variables. En otras

palabras, las variables surgidas de los constructos, al poderlas incluir en el

modelo, representan una alternativa de análisis para quienes investigan

actualmente el ambiente virtual de aprendizaje, así como de la evaluación de sus

implicaciones teóricas en el futuro.

c. El Modelo de ecuaciones estructurales y de acuerdo a su fundamentación

teórica, permite confirmar el aspecto causal de los constructos.

d. La investigación se enfocó a resaltar las asociaciones entre los constructos que

con mayor frecuencia se identificaron en los modelos estructurales. Las

relaciones identificadas a través del modelo estructural entre las variables,

permite identificar una relación de causalidad. Esto sin duda es de gran valor

para continuarse estudiando en otras investigaciones.

Con esto último se concluye el informe de la investigación.

Presentación del artículo: 6 de agosto de 2015

Fecha de aprobación: 15 de abril de 2016

Fecha de publicación: 30 de abril de 2016

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